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TABLES命令用于显示所有在当前database中的table，或所有指定database的table。 命令格式 SHOW TABLES [IN db_name]; 参数描述 表1 SHOW TABLES参数描述 参数 描述 IN db_name Database名称，仅当需要显示指定Database的所有Table时配置。
HetuEngine数据类型隐式转换 开启HetuEngine数据类型隐式转换 关闭HetuEngine数据类型隐式转换 HetuEngine隐式转换对照表 父主题： HetuEngine常见SQL语法说明
Delete轻量化删除表数据 本章节主要介绍轻量化delete删除表数据的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 DELETE FROM [db.]table [ON CLUSTER cluster] WHERE expr 使用示例 建表：
参数说明可通过本节内容了解。 MRS 3.x及之后版本部分参数可通过Manager界面配置，选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”，选择要使用的Source、Channel以及Sink，将其拖到右侧的操作界面中，双击对应的Source、Channel以及Sink，根
2-byte value: 32970 at org.postgresql.core.PGStream.SendInteger2(PGStream.java:199) at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.se
Impala用开发建议 Coordinator和Executor分离部署，Coordinator根据集群规模部署2-5个 Coordinator承担缓存元数据，解析SQL执行计划，和响应客户端请求的功能主要使用jvm内存，而Executor承担数据读写，算子计算等功能，主要使用o
运行HiveSql作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个HiveSql作业。 HiveSql作业用于提交Hive SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。
ALTER TABLE修改表数据 建议慎用delete、update的mutation操作 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务
ALTER TABLE修改表数据 建议慎用delete、update的mutation操作 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句时，服务
通过Spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据前，查询表统计信息为空 问题 通过spark-sql创建Hudi表或者Hive表，未插入数据之前，查询表统计信息都为空。 回答 可以通过以下两种方式生成： 手动通过analyze命令，触发统计信息收集。如果没有插入数据
HetuEngine样例程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下：
Flink SQL语法增强 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 FlinkSQL DISTRIBUTEBY FlinkSQL新增DISTRIBUTEBY特性，根据指定的字段进行分区，支持单字段及多字段，解决数据仅需要分区的场景。示例如下： SELECT /*+ DISTRIBUTEBY('id')
查看数据分布情况 select FQDN(), database, table, sum(data_compressed_bytes) from clusterAllReplicas(逻辑集群名称, system.parts) where database='库名' and table='表名'
xml”放入样例工程的“storm-examples\src\main\resources”目录下即可。 安装IntelliJ IDEA和JDK工具后，需要在IntelliJ IDEA配置JDK。 打开IntelliJ IDEA，选择“Configure”。 图1 Quick Start
登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 查看该告警的详细信息，查看定位信息中对应的“HostName”字段值，获取该告警产生的主机名。 使用PuTTY工具，以root用户登录告警所在节点。 执行cat /etc/resolv.conf命令，查看是否安装DNS客户端。 如果出现了类似如下内容，说明节点安装并启用了DNS客户端服务。
Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求：1.8及以上。 安装和配置Eclipse 用于开发HBase应用程序的工具。 安装Maven 用于编译样例工程。 网络 确保客户端与HBase服务主机在网络上互通。 选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。
配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted
为什么含转义字符的输入数据记录到Bad Records中的值与原始数据不同？ 问题 为什么含转义字符的输入数据记录到Bad Records中的值与原始数据不同？ 回答 转义字符以反斜线"\"开头，后跟一个或几个字符。如果输入记录包含类似\t，\b，\n，\r，\f，\'，\"，\
的RDD。 使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
创建RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器
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